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| 編輯推薦： |
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概率是描述随机事件发生的可能性的度量。概率论通过对简单随机事件的研究，逐步进入复杂随机现象规律的研究，是研究复杂随机现象规律的有效方法和基本工具。概率论还是统计学的基础。《概率引论》较系统地介绍了概率论的基本内容，内容丰富，富有时代特色，书中有许多新的简明讲法，帮助学生更好地理解所学的内容和加深对问题本质的理解。本书由何书元编著。
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| 內容簡介： |
《概率引论》较系统地介绍了概率论的基本内容，内容丰富，富有时代特色，书中有许多新的简明讲法，帮助学生更好地理解所学的内容和加深对问题本质的理解。
本书以讲授概率论的基本思想方法为主，同时介绍概率论的诸多应用背景，本书讲授的微分法是计算随机变量和随机向量函数分布的简洁新方法，条件分布和边缘分布的计算方法也都简单易行，较大程度地降低了数学难度，在判断随机变量的独立性方面，也有十分简单的新方法。
本书有许多反映现代科技和现代生活特点的举例，特别对赌博问题、运气问题、求职问题、医药疗效问题、敏感问题调查等分析得较为彻底，为了帮助读者更快地掌握计算机的使用，本书以工程技术和科学研究中普遍使用的Matlab为例，在相关章节后面介绍有关的Matlab调用命令。
《概率引论》的内容和习题难度适中，适合作为理工科大学、师范和财经院校数学类专业和统计学专业本科生概率论课程的教材或教学参考书，学习《概率引论》的先修课程是数学分析和高等代数。本书由何书元编著。
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| 關於作者： |
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何书元，博士，现任首都师范大学教授、北京大学数学科学学院兼职教授、教育部数学与统计学教学指导委员会副主任委员，从事概率论与数理统计的教学和科研工作，主讲的课程有概率论、数理统计、应用随机过程、应用时间序列分析等，是北京大学2008年国家级精品课程概率论的主讲教师，2010年前任北京大学教授。
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| 目錄：
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第一章 概率空间
1.1 有限样本空间
A.有限样本空间及其事件
B.用等可能性定义概率
1.2 古典概率模型
1.3 几何概率
1.4 概率空间
1.5 概率的基本性质
1.6 概率的连续性
1.7 概率与频率
习题一
第二章 加法和乘法公式
2.1 加法公式
2.2 事件的独立性
2.3 条件概率和乘法公式
2.4 全概率公式
2.5 贝叶斯公式
2.6 博雷尔一坎泰利引理
习题二
第三章 随机变量
3.1 随机变量及其分布函数
A.随机变量
B.分布函数和概率密度
3.2 离散型随机变量
3.3 连续型随机变量
3.4 随机变量函数的分布
用Matlab产生随机数
习题三
第四章 随机向量
4.1 随机向量
4.2 离散型随机向量
A.二维的情况
B.独立性
4.3 连续型随机向量
A.联合密度
B.边缘密度
C.联合分布函数与联合密度
D.独立性
4.4 随机向量函数的分布
A.离散型随机向量的函数
B.连续型随机向量函数的分布
4.5 随机向量函数的联合密度
4.6 二维正态分布
习题四
第五章 数学期望和方差
5.1 数学期望
A.数学期望的定义
B.数学期望的统计含义
5.2 常用的数学期望
5.3 数学期望的计算
5.4 数学期望的性质
5.5 随机变量的方差
A.方差的定义
B.常用的方差
C.方差的性质
5.6 协方差和相关系数
A.内积不等式
B.协方差和相关系数
C.协方差矩阵
D.正态分布的计算
习题五
第六章 条件数学期望和特征函数
6.1 条件分布
6.2 条件密度
6.3 条件数学期望
A.条件数学期望的定义
B.条件数学期望的性质
6.4 极值的分布
A.最大和最小值的分布
B.次序统计量的分布
6.5 概率母函数
6.6 特征函数
A.特征函数
B.连续性定理
习题六
第七章 大数律和中心极限定理
7.1 马尔可夫不等式
7.2 大数律
7.3 中心极限定理
7.4 中心极限定理的应用
7.5* 林德伯格-费勒定理
7.6* 随机变量的收敛性
A.各种收敛性
B.单调收敛定理和控制收敛定理
习题七
第八章 应用举例
8.1 运气问题
A.游程数的概率分布
B.游程长度的概率分布
8.2 运动员的情绪问题
8.3 计划生育问题
8.4 求职问题
8.5 医生用药问题
8.6 基因遗传问题
8.7 线性预测问题
8.8 猜奖问题
8.9 惊人的预测
附录A 排列组合与微积分
附录B 常见分布的均值、方差、母函数和特征函数
附录C 标准正态分布表
部分习题参考答案和提示
名词索引
符号说明
参考书目
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